તમે વર્તમાન સમયમાં Machine Learning વિશે સાંભળ્યું જ હશે અથવા તો ઘણા લોકોના મનમાં પ્રશ્ન આવ્યો જ હશે કે What is Machine Learning? આધુનિક વિશ્વમાં, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનું મહત્વ ધીમે ધીમે વધી રહ્યું છે. તેથી, જે લોકોને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ વિશે જાણકારી છે તેઓ પણ મશીન લર્નિંગ વિશે જાણતા હશે. પરંતુ જે લોકો આ પ્રશ્નથી અજાણ છે કે મશીન લર્નિંગ શું છે? મિત્રો અગાઉના આર્ટીકલમાં આપણે Amazon Web Services, Online Business Ideas in Gujarati, Best Share Market App વિષે વિગતવાર માહિતી મેળવી.
આજના આ આર્ટીકલ દ્વારા તમામ વાચકોને જાણવા મળશે કે Machine Learning શું છે? મશીન લર્નિંગ કેમ શીખવું જોઈએ? મશીન લર્નિંગના પ્રકારો કોણ છે? આ ઉપરાંત, મશીન લર્નિંગ સાથે જોડાયેલા ઘણા પ્રશ્નો છે, જેના વિશે તમારે બધા જાણતા જ હશે. ખાસ કરીને એવા લોકો કે જેઓ ટેક્નોલોજી અને આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સમાં રસ ધરાવે છે. ભવિષ્યમાં આ ક્ષેત્રોમાં ઘણી નવી વસ્તુઓ આવવાની છે. તેથી વગેરે. જો તમે ખરેખર મશીન લર્નિંગ વિશે જાણવા માંગતા હો, તો આ લેખમાં અંત સુધી રહો.
What is Machine Learning?
સામાન્ય રીતે, Machine Learning એ વાસ્તવમાં Artificial Intelligence ની એક Application છે. જે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સવાળા મશીનોને ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે, જેથી મશીન ભૂતકાળમાં કરેલા અનુભવ અનુસાર ભવિષ્યમાં વસ્તુઓ કરી શકે. કરેલી ભૂલોને સુધારી શકે. આ મશીનોમાં કંઈક નવું શીખવા અથવા કંઈપણ સુધારવા માટે કોઈ અલગ પ્રોગ્રામ નાખવામાં આવતો નથી, પરંતુ તેઓ ભૂતકાળના કાર્યોનો અનુભવ મેળવે છે.
મશીન લર્નિંગની પ્રક્રિયામાં ડેટાની ભૂમિકા ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે. કારણ કે AI મશીન ડેટાનો અભ્યાસ કર્યા પછી જ કંઈક શીખી શકે છે અથવા કંઈક સુધારી શકે છે. મશીનમાં જેટલો વધુ ડેટા હશે તેટલી જ મશીન વસ્તુઓને સારી રીતે સમજી શકશે. ધારો કે જો મશીને તેના ભૂતકાળમાં ઘણા કાર્યો કર્યા છે અને તેની પાસે મોટી માત્રામાં ડેટા છે. તેથી ભવિષ્યમાં તે કંઈક કરવા જઈ રહ્યો છે જે તેણે ભૂતકાળમાં પણ કર્યું છે. આવી સ્થિતિમાં, મશીન પાસે જૂના ડેટાનું Output તૈયાર કરવાનો વિકલ્પ છે.
Highlight Point
| આર્ટિકલનું નામ | What is Machine Learning? અહી જાણો મશીન લર્નિંગ વિષે સંપૂર્ણ માહિતી |
| આર્ટિકલની ભાષા | ગજરાતી અને ઇંગ્લિશ |
| આર્ટીકલનો હેતુ | વાંચકોને મશીન લર્નિંગની સંપૂર્ણ માહિતીથી અવગત કરાવવા |
| મશીન લર્નિંગના પ્રકાર | 1) Supervised 2) Unsupervised 3) Semi–Supervised 4) Reinforcement |
| મશીન લર્નિંગનો મુખ્ય ઉપયોગ | Amazon Prime, Netflix, Amazon અને Flipkart જેવી e-Commerce અને Entertainment વેબસાઇડમાં |
Read More:- Instagram Me Followers Kaise Badhaye । હવે તમે પણ તમારા Instagram Followers વધારો
મશીન લર્નિંગનો હેતુ શું છે?
વાસ્તવમાં, મશીન લર્નિંગનો હેતુ ભવિષ્યમાં આવા મશીનો બનાવવાનો છે, જેમાં મનુષ્યની જેમ વિચારવાની ક્ષમતા હોય. જે મનુષ્યની જેમ વસ્તુઓને સમજી શકે. શીખી શકે અને ભવિષ્યમાં જે કંઈ શીખ્યા તેનો ઉપયોગ કરી શકે. મશીન લર્નિંગની સમગ્ર પ્રક્રિયામાં, મશીનને તેની ભૂતકાળની ક્રિયાઓથી જે કંઈ જ્ઞાન મળે છે. તે ભવિષ્યમાં તેનો ઉપયોગ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે કરે છે. તે જ સમયે, સમાન જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરીને, નવી વસ્તુઓ પણ માનવ હસ્તક્ષેપ વિના શીખી શકાય છે. વાસ્તવમાં, મશીન લર્નિંગનો સરળ હેતુ મશીનોને માણસો જેટલા સ્માર્ટ બનાવવાનો છે. એટલે કે મશીનોની અંદર પણ માનવ મગજ જેવું કૃત્રિમ માનવ મગજ વિકસાવવું જેથી મશીન પણ માણસની જેમ ઘણી વસ્તુઓ શીખી શકે. તે જ સમયે, તે કાર્યો કરતી વખતે, તમે જે સમસ્યાઓ આવે છે તેનો ઉકેલ લાવી શકો છો અને જરૂરિયાત મુજબ તમારી અંદર ફેરફાર કરી શકો છો.
આ બધી બાબતો ઉપરાંત, મશીન લર્નિંગનો એક મુખ્ય ઉદ્દેશ્ય એ છે કે મશીન કામ કરે પણ માનવ હસ્તક્ષેપ વિના. માનવ હસ્તક્ષેપ વિના કામ કરવા માટે મશીનો તૈયાર કરવા જરૂરી છે કારણ કે એવા ઘણા ક્ષેત્રો છે જ્યાં માનવજાત માટે પહોંચવું શક્ય નથી. ઉદાહરણ તરીકે, બ્રહ્માંડમાં હાજર ગ્રહોનું અન્વેષણ કરવું, વિવિધ ગ્રહોની મુલાકાત લેવી વગેરે. આ તમામ કાર્યો માટે માનવીએ મશીન લર્નિંગ દ્વારા આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સથી સુશોભિત મશીનો બનાવવાની જરૂર છે.
Read More:- What is Telegram । Telegram થી પૈસા કઈ રીતે કમાઈ શકાય?
Machine Learning ના પ્રકાર
મશીન લર્નિંગના મુખ્ય ચાર પ્રકાર છે. જેની સંપૂર્ણ માહિતી નીચે મુજબ છે.
1) Supervised Learning
- Supervised Learning એ Machine Learningનો એક પ્રકાર છે. જેમાં Labeled Dataનો ઉપયોગ મશીનને તાલીમ આપવા માટે થાય છે.
- આ હેઠળ, મશીન Labeled Data નો ઉપયોગ કરીને એક Model બનાવે છે જેથી Data Sets સમજી શકાય.
- Labeled Data એ ડેટા છે જે મશીનની અંદર પહેલાથી જ હાજર છે. તમે તેને Input Data પણ કહી શકો છો.
- મશીન તેની અંદર હાજર Input Data ના આધારે Output Data ની આગાહી કરે છે.
- સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, Supervised Learning એ એક પ્રક્રિયા છે.
- જેમાં મશીન ઇનપુટ ડેટાની મદદથી વપરાશકર્તાઓને આઉટપુટ ડેટા પ્રદાન કરે છે.
- ઉદાહરણ તરીકે, શિક્ષક વિદ્યાર્થીની દેખરેખ રાખે છે.
- Risk Assessment, Image Classification, Fraud Detection અને Spam Filtering જેવી પ્રક્રિયાઓ કરવા માટે ઘણી જગ્યાએ Supervised Learning નો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
2) Unsupervised Learning
- Supervised Learning ની બરાબર વિપરીત Unsupervised Learning છે. જેમાં Unlabeled Data નો ઉપયોગ મશીનને તાલીમ આપવા માટે થાય છે.
- Unsupervised Learning ની સમગ્ર પ્રક્રિયામાં, મશીન કોઈપણ દેખરેખ વિના વસ્તુઓ વિશે શીખે છે.
- મોટા પ્રમાણમાં ડેટામાંથી Insights મેળવવા માટે Unsupervised Learning નો ઉપયોગ થાય છે.
- Unsupervised Learning વિચારવા, સમજવામાં, માણસોની જેમ વર્તવા, માણસોની જેમ કામ કરવા સક્ષમ છે.
3) Semi-Supervised Learning
- Semi Supervised Learning ની રચના Supervised Learning અને Unsupervised Learning ના સંયોજન દ્વારા કરવામાં આવે છે.
- આમાં, મશીનને તાલીમ આપવા માટે થોડી માત્રામાં Labeled Data અને મોટી માત્રામાં Unlabeled Data નો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
4) Reinforcement Learning
- Reinforcement Learning ટેકનિક હેઠળ, જ્યારે એજન્ટ સારું કામ કરે છે, ત્યારે તેને Reward આપવામાં આવે છે.
- અને જ્યારે તે ખોટું કામ કરે છે, ત્યારે તેને Penalty તરીકે સજા કરવામાં આવે છે.
- આ શીખવાની પ્રક્રિયા Feedback પર આધારિત છે.
- Feedbackના આધારે, Agent ઘણી વસ્તુઓ શીખે છે. અને તેના અનુભવ અનુસાર પોતાને સુધારે છે.
- ઉદાહરણ તરીકે, આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સથી બનેલો રોબોટ જે ઘણી બધી વસ્તુઓ જાતે જ શીખે છે.
Read More:- Quora Se Paise Kaise Kamaye । Quora થી પૈસા કેવી રીતે કમાવવા
Machine Learning ના ઉપયોગો
- Face Detection માટે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ થાય છે
- Voice Search માટે પણ મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ થાય છે
- મશીન લર્નિંગની મદદથી કોઈપણ યુઝર ગૂગલ મેપ દ્વારા કોઈપણ સ્થળની દિશા અને તે જગ્યાએ હાજર ટ્રાફિકની સ્થિતિ જાણી શકે છે.
- Amazon Prime, Netflix, Amazon અને Flipkart જેવી e-Commerce અને Entertainment વેબસાઇડમાં પણ મશીન લર્નિંગ ટેક્નિકનો ઉપયોગ કરે છે.
- મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ આજના સમયમાં સ્વાસ્થ્ય ક્ષેત્રે પણ થાય છે, જ્યાં રોગ શોધવા માટે મશીન લર્નિંગ ટેકનિકનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે.
- Stock Market માં પણ મશીન લર્નિંગ ટેક્નોલોજીનો ભરપૂર ઉપયોગ છે. મશીન લર્નિંગ દ્વારા જ શેરબજારમાં અંદાજ લગાવવામાં આવે છે કે કયા શેરના ભાવ વધશે અને કયા શેરના ભાવ ઘટશે.
Machine Learning ના ફાયદા અને નુકશાન
અમે તમને મશીન લર્નિંગ સાથે સંબંધિત ઘણી બાબતો વિશે ખૂબ સારી રીતે જણાવ્યું છે. મશીન લર્નિંગના ફાયદા અને ગેરફાયદા શું છે? તેની વિગતવાર માહિતી મેળવીશું.
મશીન લર્નિંગના ફાયદા
- મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ મશીનોને Advance અને Smart બનાવવા માટે થાય છે.
- મશીન લર્નિંગ દ્વારા, મશીનોને માણસની જેમ સમજવા અને વિચારવાની શક્તિ આપી શકાય છે, જેથી મશીનો પણ માણસોની જેમ કાર્ય કરી શકે.
- મશીન લર્નિંગ દ્વારા જૂના ડેટાની મદદથી નવો ડેટા મેળવી શકાય છે, જેના દ્વારા યુઝરને ભવિષ્યમાં થનારી ઘટનાઓ વિશે ખ્યાલ આવે છે.
- આધુનિક સમયમાં શિક્ષણ ક્ષેત્રે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ થઈ રહ્યો છે. મશીન લર્નિંગની મદદથી ઓનલાઈન શિક્ષણ ઘણા વિદ્યાર્થીઓને મદદ કરી રહ્યું છે.
- માનવ શરીરમાં હાજર ઘણા જીવલેણ રોગોને મશીન લર્નિંગ દ્વારા શોધી શકાય છે.
- જે મશીન મશીન લર્નિંગની મદદથી તૈયાર કરવામાં આવે છે તે ખૂબ જ સરળતાથી ડેટાની Review અને Analyze કરી શકે છે.
મશીન લર્નિંગના ગેરફાયદા
- મશીન લર્નિંગની પ્રક્રિયામાં, ઇચ્છિત પરિણામ મેળવવા માટે મોટી માત્રામાં Dataની જરૂર પડે છે, જેના કારણે ક્યારેક ખોટા પરિણામો પણ મળે છે.
- મશીન લર્નિંગની મદદથી, મશીનો જૂના ડેટાની મદદથી ભવિષ્યની ઘટનાઓની આગાહી કરી શકે છે, પરંતુ તે સંપૂર્ણ રીતે સાચું હોવાની પુષ્ટિ કરી શકાતી નથી.
- મશીન લર્નિંગની સમગ્ર પ્રક્રિયામાં Data ની Size ઘણું વધારે હોય છે, જેના કારણે સિસ્ટમને વધુ સ્ટોરેજની જરૂર પડે છે.
Read More: Chat GPT Se Paise Kaise Kamaye । ચેટ જીપીટી દ્વારા પૈસા કઈ રીતે કમાવવા?
FAQ
Ans. મશીન લર્નિંગ એ કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાની તે શાખાનો સંદર્ભ આપે છે જે મશીનોને ભૂતકાળમાં કરેલા કાર્યમાંથી મેળવેલા અનુભવના આધારે વર્તમાનની જરૂરિયાતો અનુસાર શીખવાની, સમજવાની અને પોતાને બદલવાની ક્ષમતા આપે છે.
Ans. આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ માનવ મગજ કરતાં વધુ ઝડપી છે કે નહીં તેનો સંપૂર્ણ સાચો જવાબ આપવાનું નિશ્ચિત નથી. પરંતુ એવું ચોક્કસપણે કહી શકાય કે આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ માણસો કરતાં સરળતાથી અને ઝડપથી કાર્યો કરી શકે છે.
Ans. જો આપણે મશીન લર્નિંગના પ્રકાર વિશે વાત કરીએ, તો મશીન લર્નિંગના 4 મુખ્ય પ્રકાર છે: 1) Supervised 2) Unsupervised 3) Semi–Supervised 4) Reinforcement
જવાબ: ડીપ લર્નિંગ, જેને ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. તે માનવ મગજના કાર્યકારી નિયમો દ્વારા પ્રેરિત છે. જેનું અલ્ગોરિધમ્સ સેટ કરવામાં આવે છે. જ્યાં નિર્ણય લેવા માટે ડેટાની અલગ પેટર્નને ઓળખવાનું શીખવવામાં આવે છે. ડીપ લર્નિંગ એ પ્રતિનિધિત્વ શિક્ષણનું પેટા ક્ષેત્ર છે, જે હકીકતમાં મશીન લર્નિંગનું પેટાક્ષેત્ર છે. મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સથી વિપરીત છે. જ્યારે ડીપ લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ કાચા ડેટામાંથી આપમેળે સુવિધાઓ કાઢે છે જે તેમને કાર્યક્ષમ બનાવે છે.
a. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) એ કમ્પ્યુટર સાયન્સનો એક ક્ષેત્ર છે. જે બુદ્ધિશાળી મશીનોની રચના પર ભાર મૂકે છે. જે મનુષ્યની જેમ કાર્ય કરે છે અને પ્રતિક્રિયા આપે છે. મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગએ A.I નું પેટા ક્ષેત્ર છે. પરંતુ ડેટા સાયન્સમાં એવું નથી. ડેટા સાયન્સ મજબૂત રીતે આઈ.ટી સાથે જોડાયેલ છે.
b. AI, ML, અને DL નિર્ણય લેવા માટે મોડેલ બિલ્ડિંગ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. ડેટા સાયન્સમાં મોડેલ બિલ્ડીંગનો પણ સમાવેશ થાય છે. A.I સાથે આંતરછેદ છે, જ્યાં તેને કોઈ સમસ્યા ઉકેલવા માટે આંકડાકીય અને સંભવિત સાધનો, ગણિત અને મોડેલ ઑપ્ટિમાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરવાની જરૂર છે.
It isinfomative. Good effert. I know about ai and machin learning. Thanks. Dr. Kiran desai
Thank You, Sir